| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Некрашевич, М. К. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-06-09T08:12:07Z | - |
| dc.date.available | 2025-06-09T08:12:07Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Некрашевич, М. К. Программное средство мониторинга массивов промышленной информации = Software tool for industrial data monitoring / М. К. Некрашевич // Электронные системы и технологии : сборник материалов 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 21–25 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2025. – С. 622–624. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60061 | - |
| dc.description.abstract | В данной статье рассматривается разработка программного средства для мониторинга и анализа промышленных данных. Основное внимание уделено вопросам адаптивной интеграции с разнородными источниками данных, интеллектуальному анализу данных с использованием алгоритмов машинного обучения и анализа временных рядов, а также оптимизации хранения и визуализации данных. Разработка базируется на современных технологиях, включая JavaScript, Go. Применение новейших алгоритмов позволяет снизить риски аварийных ситуаций и оптимизировать производственные процессы. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | автоматизация | en_US |
| dc.subject | промышленные данные | en_US |
| dc.subject | программные средства | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | временные ряды | en_US |
| dc.subject | InfluxDB | en_US |
| dc.subject | Go | en_US |
| dc.title | Программное средство мониторинга массивов промышленной информации | en_US |
| dc.title.alternative | Software tool for industrial data monitoring | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This article discusses the development of a software tool for monitoring and analysis of industrial data. The main focus is on the issues of adaptive integration with heterogeneous data sources, intelligent data analysis using machine learning and time series analysis algorithms, as well as optimizing data storage and visualization. The development is based on modern technologies, including JavaScript, Go, and InfluxDB. The application of the latest algorithms allows to reduce the risks of emergency situations and optimize production processes. | en_US |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 61-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2025)
|
